In Their Words: Exploring Language and Terminology Perspectives Among Individuals with Learning Disabilities
Notice bibliographique
Résumé
There has been a long-standing debate between the use of person-first and identity-first language for individuals with disabilities. As such, we explored the perspectives of individuals with learning disabilities (LD) as to their preferences for these terminologies. We were also interested in examining their preferences for the term LD in general. One hundred twenty individuals were recruited online to share their perspectives. Overall, there does not appear to be a preference in terminology for LD individuals when it comes to person-first and identity-first language, and they have varying opinions as to why one options is better than another. Moreover, these individuals had different perspectives on the term LD, whether positive, negative, indifferent, or conflicted. Nevertheless, only a third of participants identified an alternative term for LD, with the most popular alternative being “learning difference,” followed by “neurodivergent.” The results of this research provide an important opportunity for individuals within the school including, teachers, school psychologists and administrators to consider the terminology utilized when talking about individuals with LD. In closing, we provide limitations and recommendations for future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».